当 csv 文件头部存在不固定长度的元信息（如标题、说明、空行等），且关键列头（如 `[deal type]`）是唯一可靠定位标识时，可通过逐行扫描文件流跳过无关内容，再将剩余部分交由 `pandas.read_csv()` 解析，避免重复读取或硬编码行号。
在实际数据处理场景中，许多业务系统导出的 CSV 并非标准格式：前若干行常包含报表名称、生成时间、机构信息、分隔线等非结构化内容，而真正用于分析的表格数据往往从某个特征性列头（例如 [Deal Type]、"ID,Name,Amount" 或 "交易类型,客户编号,金额"）才开始。由于这类“前导噪声”的行数每日变动，skiprows 参数无法静态设定，而一次性加载全文本再用字符串查找又浪费内存——最优解是利用 Python 文件对象的迭代特性，在流式读取中精准定位起始点，并将后续行直接传递给 Pandas。
以下为推荐实现方式（兼容真实文件与内存模拟）：
import pandas as pd
def read_csv_from_header(filepath, header_marker="[Deal Type]"):
"""
从指定标记行开始读取 CSV，支持任意长度前导内容。
Parameters:
-----------
filepath : str
CSV 文件路径
header_marker : str
标识数据起始的首行文本（支持子串匹配，如 "[Deal Type]" 或 "Deal Type"）
Returns:
--------
pd.DataFrame
解析后的数据框，自动推断列名与数据类型
"""
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
# 逐行扫描，跳过所有非目标行
for line in f:
if header_marker in line or line.strip().startswith(header_marker):
# 找到后，当前 file 对象指针已位于目标行之后
# 使用 f 作为 StringIO 类似的数据流传入 read_csv
return pd.read_csv(f, skipinitialspace=True)
raise ValueError(f"未在文件 {filepath} 中找到标记行: '{header_marker}'")
# ✅ 使用示例（真实文件）
# df = read_csv_from_header("daily_report.csv")
# ✅ 使用示例（测试用字符串模拟）
from io import StringIO
test_data = """Counterparty Name
ID Number
.
.
Asset
USD.HO
USD.LCO
USD.RB
Cpty:
Product:
[Deal Type], [column], [value]
A, 100, 25.5
B, 200, 32.1
C, 150, 28.7
"""
df = read_csv_from_header(StringIO(test_data))
print(df)关键要点说明：
- ✅ 单次流式读取：文件仅打开一次，无内存冗余；for line in f 内部维护文件指针，break 后 f 仍可继续读取后续内容。
- ✅ 灵活匹配：使用 in 或 startswith() 支持带括号、空格、方括号等变体写法（如 "[Deal Type]"、"Deal Type"、"Deal Type,"）。
- ✅ 健壮容错：添加异常提示，避免静默失败；skipinitialspace=True 自动清理列名/数据前导空格。
- ⚠️ 注意事项：确保标记行本身不被解析为数据行（即该行是纯列头，不含逗号分隔的实际值）；若标记行含特殊字符（如 [ ]），需确认 CSV 引擎能正确处理——通常 pd.read_csv() 默认支持，必要时可加 quoting=csv.QUOTE_MINIMAL。
此方法兼具简洁性、效率与可维护性，是处理“脏 CSV”头信息的工业级实践方案。
